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自動評価

4.6にチューニングなしの場合における実験結果を示す.また,表4.5.1にチューニングあり 翻訳実験の結果を示す.表中のベースラインは,既存の対訳学習データのみを用いて統計翻訳を行った結果である. 提案手法において,パターンに適合し翻訳が行われた日本語学習文は,単文実験で100,000文中55,299文,重文複文実験で60,000文中1,922文であった.


(a) 単文
表: 自動評価結果(チューニングなし)
翻訳手法 BLEU METEOR RIBES
ベースライン 0.0936 0.4395 0.6689
提案手法 0.0980 0.4482 0.6731


(b) 重文複文
翻訳手法 BLEU METEOR RIBES
ベースライン 0.0715 0.3825 0.6269
提案手法 0.0718 0.3822 0.6223


(a) 単文
表: 自動評価結果(チューニングあり)
翻訳手法 BLEU METEOR RIBES
ベースライン 0.1187 0.4805 0.6963
提案手法 0.1166 0.4841 0.6930


(b) 重文複文
翻訳手法 BLEU METEOR RIBES
ベースライン 0.0925 0.4205 0.6457
提案手法 0.0951 0.4303 0.6509

結果より,ベースラインと比較して単文データセットを用いたチューニングなしの実験および 重文複文データセットを用いたチューニングありの実験において,提案手法の評価値が向上した.


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平成25年2月12日